Praktische Hinweise: OKF + RAG – Der ultimative KI-Agent

Dieser Leitfaden zeigt Schritt für Schritt den Weg von Rohstoffen bis zu einem funktionsfähigen System für: OKF + RAG: Die ultimative Architektur für KI-Agenten. Der Schwerpunkt liegt auf ausführbaren Schritten, expliziten Überprüfungen sowie Code, den man ohne Rätseln über die Absicht direkt in ein Repository einfügen kann. Zur Übersicht sollten Sie vor dem Ändern des Codes die Eingaben, den Verantwortlichen für den Schritt sowie die Abbruchkriterien definieren. Die Operator sollten in der Lage sein, den Schritt von einem bekannten Checkpoint aus erneut auszuführen, ohne auf versteckte Zustände schließen zu müssen. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Erzeugnisse, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab.

Die beiden Speichersysteme

Beim Arbeiten mit „The Two Memory Systems“ sollten Sie zunächst den Ablaufplan aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsignal sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Notieren Sie außerdem die Laufzeiten sowie die Kosten für Tokens oder Abfragen neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Weg von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen wechselt. Messen Sie außerdem die Wiedererkennungsfähigkeit anhand eines festgelegten Fragebogens, bevor Sie die Anfragen anpassen – häufige Änderungen der Anfragen helfen selten, eine schwache Informationsabruffähigkeit zu verbessern.

Was ist OKF? (Open Knowledge Format)

Beim Arbeiten an „Was ist OKF? (Open Knowledge Format)“ sollten Sie zunächst den Ablaufplan aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikatoren sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort zusammengefasst sein, den Betreiber ohne das Durchlesen des gesamten Systems überprüfen können. Messen Sie die Trefferquote anhand eines festgelegten Fragekatalogs, bevor Sie die Anfragenanweisungen anpassen. Eine häufige Änderung der Anfragenanweisungen behebt selten ein schwaches Suchsystem.

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type: metric
title: "Monthly Churn Rate"
description: "Official formula for calculating monthly customer churn."
owner: "data-engineering"
tags: [revenue, kpi, board-report]
timestamp: 2026-06-20T10:00:00Z
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# Monthly Churn Rate

The official churn rate formula used in all board reports and investor decks:

    Churn Rate = (Customers Lost During Month / Customers at Start of Month) × 100

### Rules
- **Do NOT** use trial accounts in the denominator.
- **Do NOT** count plan downgrades as churn.
- Source of truth: `analytics.monthly_churn_summary` table.

### Related
- [Monthly Active Users](mau.md)
- [Revenue Dashboard](revenue_dashboard.md)

Warum das wichtig ist

Beim Bearbeiten von „Why This Matters“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikator sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Dokumentieren Sie gleichzeitig den erfolgreichen Ablauf sowie den Wiederherstellungsprozess. Wiederholte Versuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Messen Sie die Trefferquote anhand eines festgelegten Fragekatalogs, bevor Sie die Anfragen anpassen – ein häufiges Wechseln der Anfragen löst in der Regel kein schwaches Abrufverhalten aus. Beim Bearbeiten von „Why This Matters“ sollten Sie zunächst den Vertrag aufschreiben: erforderliche Eingaben, Erfolgsindikator sowie das Vorgehen bei teilweisen Fehlern. Diese Checkliste sorgt dafür, dass spätere Codeänderungen transparent bleiben. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Ergebnisse, definieren Sie Erfolgsprüfungen und lehnen Sie stille, teilweise abgeschlossene Ergebnisse ab.

Was ist RAG? (Retrieval-Augmented Generation)

Was ist RAG? (Retrieval-Augmented Generation) funktioniert am besten, wenn es als messbarer Prozess betrachtet wird. Erfassen Sie ein optimales Beispiel, einen Fehlerfall sowie die Notizen zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Erfassen Sie außerdem die Laufzeiten sowie die Kosten pro Token oder Abfrage neben den funktionalen Ergebnissen. Eine frühzeitige Sichtbarkeit der Kosten verhindert überraschende Rechnungen, wenn der Prozess von einer Demo-Umgebung in gemeinsam genutzte Umgebungen übergeht. Trennen Sie die Strategie zur Aufteilung in Blöcke von der Strategie zur Informationsabrufung. Ein Änderungsbedarf bei einer dieser Strategien sollte nicht dazu führen, dass die andere neu geschrieben werden muss, wenn sich die Qualitätsmetriken ändern.

Die hybride Architektur: OKF + RAG

Die hybride Architektur: OKF + RAG funktionieren am besten, wenn sie als messbare Struktur betrachtet werden. Erfassen Sie ein optimales Beispiel, einen Fehlerfall sowie die Notizen zum Rollback, bevor Sie den Umfang erweitern. Bewahren Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode auf. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort gesammelt sein, den Betreiber ohne das Durchlesen des gesamten Systems überprüfen können. Trennen Sie die Chunking-Strategie von der Abrufstrategie. Ein Änderung in einer sollte nicht dazu führen, dass die andere neu geschrieben werden muss, wenn sich die Qualitätsmetriken ändern.

Wie der Router entscheidet

Die Funktionsweise von „How the Router Decides“ lässt sich am besten als messbare Größe betrachten. Erfassen Sie einen erfolgreichen Fall, einen Fehlerfall sowie die Notizen zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Dokumentieren Sie gleichzeitig den erfolgreichen Ablauf und den Wiederherstellungsprozess. Wiederholversuche, menschliche Überprüfungen sowie die Handhabung von Fehlern gehören zum Produkt selbst und nicht zu späteren Optimierungen. Trennen Sie die Strategie zur Aufteilung in Blöcke von der Strategie zum Abrufen. Ein Änderungsbedarf bei einer dieser Strategien sollte nicht dazu führen, dass die andere neu geschrieben werden muss, wenn sich die Qualitätsmetriken ändern.

Beispiel für die Implementierung

Ein Implementierungsbeispiel funktioniert am besten, wenn es als messbare Struktur betrachtet wird. Erfassen Sie ein gelungenes Beispiel, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor umfangreichen Skripten vor. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf ein verworrenes Ablaufverfahren. Trennen Sie die Aufteilungspolitik von der Abrufpolitik – Änderungen an einer sollten nicht dazu führen, dass die andere neu geschrieben werden muss, wenn sich die Qualitätsmetriken ändern.

from openai import OpenAI
import os
import glob
import yaml

client = OpenAI()

# 1. Load the OKF knowledge bundle from the local directory
def load_okf_bundle(bundle_path: str) -> dict:
    """Reads all Markdown files in the OKF directory into a searchable dict."""
    knowledge = {}
    for filepath in glob.glob(f"{bundle_path}/**/*.md", recursive=True):
        with open(filepath) as f:
            content = f.read()
            # Extract the title from YAML frontmatter
            if content.startswith("---"):
                _, frontmatter, body = content.split("---", 2)
                meta = yaml.safe_load(frontmatter)
                title = meta.get("title", os.path.basename(filepath))
                knowledge[title.lower()] = body.strip()
    return knowledge

# 2. Search OKF (deterministic, keyword-based)
def search_okf(query: str, okf_knowledge: dict) -> str | None:
    """Simple keyword match against OKF titles."""
    for title, content in okf_knowledge.items():
        if title in query.lower():
            return content
    return None

# 3. Search RAG (probabilistic, vector-based)
def search_rag(query: str) -> str:
    """Placeholder for your vector DB search (Pinecone, Weaviate, etc.)."""
    # results = vector_db.similarity_search(query, top_k=5)
    return "RAG context: [retrieved chunks would appear here]"

# 4. The Intelligent Router
def answer_query(query: str, okf_bundle_path: str) -> str:
    okf_knowledge = load_okf_bundle(okf_bundle_path)

    # Try OKF first (deterministic path)
    okf_result = search_okf(query, okf_knowledge)

    if okf_result:
        context = f"[SOURCE: Official Knowledge Base (OKF)]\n{okf_result}"
    else:
        # Fall back to RAG (probabilistic path)
        context = f"[SOURCE: Document Search (RAG)]\n{search_rag(query)}"

    # Send to LLM with the retrieved context
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Answer using ONLY the provided context."},
            {"role": "user", "content": f"Context:\n{context}\n\nQuestion: {query}"}
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

Fazit

Die Schlussfolgerung funktioniert am besten, wenn sie als messbarer Aspekt betrachtet wird. Erfassen Sie ein „goldenes“ Transkript, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern. Betrachten Sie diese Phase als Vertrag zwischen Eingaben und validierten Ausgaben. Benennen Sie die Ergebnisse, definieren Sie Erfolgskontrollen und lehnen Sie stille, unvollständige Abschlüsse ab. Trennen Sie die Strategie zur Aufteilung in Teile von der Strategie zum Abrufen. Ein Änderungsbedarf bei einer dieser Strategien sollte nicht zwangsläufig zu einem Neuschreiben der anderen führen, wenn sich die Qualitätsmetriken ändern.

Operative Checkliste

Die operative Checkliste funktioniert am besten, wenn sie als messbarer Aspekt betrachtet wird. Erfassen Sie ein „goldenes“ Transkript, einen Fehlerfall sowie eine Notiz zur Rücksetzung, bevor Sie den Umfang erweitern.

Ziehen Sie kleine, testbare Einheiten vor umfangreichen Skripten vor. Wenn ein Schritt fehlschlägt, sollte der Fehler auf eine einzige Verantwortung verweisen und nicht auf ein verworrenes Ablaufverfahren.

Trennen Sie die Strategie zur Aufteilung in Blöcke von der Strategie zum Abrufen. Ein Änderungsantrag an einer Seite sollte nicht zwangsläufig zu einem Neuschreiben der anderen führen, wenn sich die Qualitätsmetriken ändern.

Setzen Sie menschliche Überprüfung für Vorgänge ein, die Geld kosten oder Produktionsdaten verändern. Eine Verkabelung zur Laufzeit bedeutet nicht automatisch vollständige Geschäftsabdeckung.

Schreiben Sie ein kurzes Handbuch: Wie man Schlüssel rotiert, wie man die Warteschlange leert und wie man den letzten Eingang rückgängig macht.

Legen Sie die Konfiguration außerhalb des Anwendungscode ab. Umgebungsdateien, Geheimdatenspeicher und Feature-Flags sollten an einem Ort zusammengefasst sein, den Betreuer ohne das Durchlesen des gesamten Systems überprüfen können.

Vor der Einführung der neuen Technologie sollten Versionen eingefroren werden, ein „goldener Transkript“ für den kritischen Ablauf erstellt und die Schritte zum Rückschalten überprüft werden. Gemeinsam genutzte Umgebungen benötigen Rate-Limits, Überprüfungen der Zuordnung sowie einen klaren Verantwortlichen für die Rotation von Geheimdaten. Wählen Sie langweilige Zuverlässigkeit statt cleverer, einmaliger Demonstrationen.

Batch-Hinweis für 26b9ceed44f1: Halten Sie die Anbieter-Schlüssel außerhalb des Repositories, legen Sie eine Obergrenze für Tokens pro Sitzung fest und speichern Sie die Transkripte neben den Evaluierungs-Dateien, damit spätere Modellwechsel vergleichbar bleiben.